अनुरूपक वास्तुकला प्रश्नोत्तरी

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. कन्फ़ॉर्मर आर्किटेक्चर किन दो तंत्रों को एक ब्लॉक में जोड़ता है?
   • संकल्प और आत्म-ध्यान
   • पुनरावृत्ति और पूलिंग
   • निर्णय वृक्ष और क्लस्टरिंग
   • बीम खोज और टोकनाइजेशन
2. वार्तालाप और ध्यान का संयोजन भाषण के लिए विशेष रूप से उपयोगी क्यों है?
   • ध्यान स्थानीय ध्वनि विस्तार को संभालता है जबकि कनवल्शन वैश्विक संदर्भ को संभालता है
   • कनवल्शन स्थानीय पैटर्न को पकड़ता है जबकि आत्म-ध्यान लंबी दूरी के संदर्भ को पकड़ता है
   • दोनों केवल छवियों के लिए मायने रखते हैं, ऑडियो के लिए नहीं
   • न तो मदद करता है; यह पूरी तरह से गति के लिए है
3. कन्फॉर्मर ब्लॉक की 'मैकरॉन' या सैंडविच संरचना क्या है?
   • एक कनवल्शन के चारों ओर ध्यान की दो परतें
   • केवल एक एकल फ़ीड-फ़ॉरवर्ड परत
   • ध्यान और कनवल्शन दो आधे-चरणीय फ़ीड-फ़ॉरवर्ड मॉड्यूल के बीच लिपटे हुए हैं
   • कनवल्शन को कनवल्शन के शीर्ष पर रखा गया है
4. किस संगठन ने कन्फ़ॉर्मर की शुरुआत की, और किस वर्ष?
   • 2018 में OpenAI
   • Meta 2015 में
   • 2012 में Microsoft
   • Google 2020 में
5. कन्फर्मर के अंदर कनवल्शन मॉड्यूल में आम तौर पर क्या शामिल होता है?
   • एक बिंदुवार रूपांतरण, एक जीएलयू, एक गहराईवार रूपांतरण, सामान्यीकरण, और एक स्विश सक्रियण
   • केवल एक पूरी तरह से जुड़ी हुई परत
   • एक आवर्ती LSTM सेल
   • एक यादृच्छिक वन वर्गीकरणकर्ता
6. On LibriSpeech test-clean/test-other, what WER did the original Conformer paper report with an external language model?
   • 2.1% / 4.3%
   • 1.9% / 3.9%
   • 9.1% / 9.3%
   • 0.1% / 0.3%
7. What positional information does the Conformer paper add to attention?
   • A geographic GPS coordinate for every speech frame
   • A fixed class label for each utterance
   • Relative positional encoding
   • A separate video frame index
8. What word error rates did the Conformer paper report without an external language model on LibriSpeech test/test-other?
   • 20.1% / 40.3%
   • 0.1% / 0.3%
   • 12.1% / 14.3%
   • 2.1% / 4.3%